Diagnostic rapide des commotions cérébrales par laser oculaire
Reconnaissant l’impératif de créer des solutions innovantes pour le diagnostic précoce des LCT, les chercheurs ont conçu un appareil portatif non invasif. Cet appareil utilise un laser sûr pour les yeux pour identifier rapidement des biomarqueurs établis de lésions cérébrales.
L’appareil développé par les chercheurs utilise un laser sûr pour les yeux appelé EyeD, basé sur la spectroscopie Raman, pour cibler des biomarqueurs spécifiques de protéines et de lipides générés par des lésions tissulaires cérébrales locales. À l’arrière de l’œil se trouvent la rétine et le nerf optique, qui agissent comme une fenêtre transparente sur la biochimie du cerveau.
La spectroscopie Raman, une technique analytique précise, offre des informations diagnostiques quantitatives en temps réel en mesurant de subtiles réponses moléculaires à la lumière dispersée, identifiant avec précision les changements dans les biomarqueurs spécifiques de la maladie. Des études antérieures ont démontré la capacité de la technologie à détecter avec précision les variations dans les cerveaux d’animaux et les tissus oculaires présentant différents degrés de lésions cérébrales, capturant même les changements les plus minimes.
Des tests rigoureux et une intégration avancée propulsent les capacités diagnostiques de EyeD
Les chercheurs ont évalué l’EyeD, équipé d’une caméra de smartphone, sur un “œil fantôme”, simulant un œil réel couramment utilisé dans le développement et l’évaluation de l’imagerie rétinienne. Ils ont ainsi pu s’assurer que l’appareil était bien aligné et qu’il pouvait faire la mise au point sur le fond de l’œil. Le dispositif a ensuite été testé sur des yeux de porc et a permis de faire la distinction entre les personnes souffrant d’un traumatisme crânien et les témoins sains. L’intégration du réseau d’index de Kohonen auto-optimisant (SKiNET), un algorithme de réseau neuronal, dans l’EyeD a facilité l’interprétation automatique des données sans l’aide d’un spécialiste, ce qui a considérablement amélioré la rapidité et la rentabilité du diagnostic.
Banbury et al./Université de Birmingham
Les chercheurs soulignent que l’intégration d’une caméra de smartphone dans l’appareil améliorera sa facilité d’utilisation.
“Les systèmes basés sur des caméras de smartphones sont conviviaux et, lorsqu’ils sont soutenus par des diagnostics d’IA, produisent des résultats dès l’obtention d’un signal suffisant”, notent les chercheurs. “L’utilisation répandue des smartphones pour l’acquisition d’images garantit une grande acceptation de la part des utilisateurs.”
Alors que des études futures évalueront la dépendance des ambulanciers et des cliniciens à l’égard de l’appareil pour la prise de décision, les chercheurs envisagent d’intégrer EyeD dans les pratiques existantes.
“L’affichage de l’EyeD ferait partie d’un processus décisionnel structuré, par exemple : un résultat EyeD normal associé à l’absence de symptômes ou de signes d’alerte classerait le traumatisme crânien dans la catégorie des TCC légers, ne nécessitant pas d’évaluation à l’hôpital. À l’inverse, un résultat EyeD anormal nécessiterait une évaluation supplémentaire au service des urgences”, précisent les chercheurs.
Le dispositif de validation du concept est prêt pour une évaluation plus poussée, y compris des études sur la faisabilité clinique et l’efficacité.
Lire l’article original sur : New Atlas
Plus d’informations ici : Histoires de maths boostent mémoire
